统计学概论

统计学概论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社
作者:卞毓宁
出品人:
页数:190
译者:
出版时间:2004-5
价格:14.90元
装帧:平装(无盘)
isbn号码:9787040147285
丛书系列:
图书标签:
  • 统计学
  • 概率论
  • 数据分析
  • 统计方法
  • 基础统计
  • 统计推断
  • 回归分析
  • 抽样调查
  • 实验设计
  • 数据可视化
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具体描述

《统计学概论》是全国财经类高等职业教育教材研讨会组织编写的全国财经类高职系列教材之一,是新世纪高职高专教改项目成果教材,是在第一版《统计学概论》的基础上修订而成的。

《统计学概论》主要讲述各种统计方法和统计指标的核算知识,具体内容包括:统计学的研究对象与方法、统计调查、统计整理、统计综合指标、抽样推断、相关与回归分析、统计指数、时间数列、动态趋势分析和国民经济核算体系。《统计学概论》另配有习题集。

《统计学概论》可作为高等职业院校、高等专科院校、成人高校及本科院校举办的二级职业技术学院财经类专业的教学用书,也可供五年制高职学校、中等职业学校学生使用,并可作为在职人员的培训用书。

好的,这是一份关于一本名为《科学哲学导论》的图书简介,字数约1500字,旨在详细介绍其内容,同时避免提及您提供的原书名和任何AI生成痕迹。 --- 科学哲学导论 探索知识的边界与科学的本质 《科学哲学导论》是一部全面而深入的著作,旨在引导读者跨越科学实践的表象,深入探究科学知识的根基、方法论的有效性以及科学在人类认知图景中的地位。本书不仅面向哲学专业学生,也对所有对科学如何运作、知识如何获得以及科学性判断如何形成抱有好奇心的自然科学家、社会科学家以及人文领域的研究者开放。 本书的核心目标在于系统梳理二十世纪以来科学哲学领域内最具影响力的争论、理论建构与批判性反思。我们试图搭建一座理解科学的理论架构与其实践活动之间的桥梁,揭示看似坚实的科学结论背后所蕴含的深刻的认识论、本体论和社会学前提。 --- 第一部分:科学的界限与定义的探寻 本部分着手于科学哲学的基石性问题:什么是科学? 我们将从逻辑实证主义的经典立场出发,详细剖析卡尔·波普尔(Karl Popper)的“可证伪性”标准。这一标准如何成功地将形而上学与经验科学区分开来?其局限性又何在?我们随后将转向对逻辑实证主义内部张力的考察,特别是验证原则在面对新近科学发现时的困境。 随后,本书引入了托马斯·库恩(Thomas Kuhn)的范式(Paradigm)概念,这标志着科学哲学从纯粹的逻辑分析转向了历史与社会学的视角。库恩的《科学革命的结构》如何颠覆了传统上将科学视为线性累积的观点?“范式之争”不仅是理论上的较量,更是关于何为“合理”研究的文化冲突。我们深入探讨了“不可通约性”(Incommensurability)的争议,并对比了其与波普尔理性批判路径的根本差异。 为了超越波普尔的僵化与库恩的相对主义倾向,本书详细阐述了拉卡托斯(Imre Lakatos)的“研究纲领”(Research Programmes)方法论。拉卡托斯如何试图在“坚固的核心”与“保护性外壳”之间找到一种动态的、历史性的理性标准?我们审视了进步性与堕落性的判断标准,并将其应用于具体案例的分析。 本部分以费耶阿本德(Paul Feyerabend)的“知识的专制”为终点,探讨彻底的知识多元论(Epistemological Anarchism)的含义,从而为后续讨论科学的开放性与社会性奠定了基础。 --- 第二部分:科学理论的结构与内容 科学知识的载体是科学理论。本部分专注于解析科学理论的内部结构、意义构成及其在经验层面的表现形式。 我们将从理论的本体论地位展开讨论。科学实在论(Scientific Realism)主张成功的理论描绘了世界的真实结构,而反实在论(Anti-Realism),如工具主义(Instrumentalism)和建构论(Constructivism),则认为理论仅仅是方便计算或组织经验的工具。本书将两者进行严谨的对仗分析,特别是围绕“论证不可观测实体存在”的争论。 在语言学层面,本书细致考察了理论语言的意义。观察语句与理论语句之间的界限在哪里?理论的“意义”是如何通过公理、定律和定义系统确立的?我们探讨了亨普尔(Hempel)的“整合进知识体系”(Coherence Theory)的观点,并分析了理论模型的构建过程——从理想化的图式到对复杂现实的简化表示。 此外,理论的解释性是科学的核心功能。我们全面回顾了涵盖性解释模型(D-N Model)的优势与致命缺陷,并将其与“机械论解释”和“统一性解释”进行对比。一个好的科学解释,究竟是揭示了事件的因果机制,还是仅仅提供了预测的框架? --- 第三部分:科学实践中的逻辑与归纳问题 科学推理并非总是遵循演绎逻辑的确定性。本部分聚焦于科学推理中最具争议的领域——归纳(Induction)。 我们将重新审视休谟对归纳的根本性挑战。如果归纳推理无法在逻辑上自洽地辩护,那么科学如何能够从有限的观察中得出普遍性的定律?本书系统分析了现代哲学对归纳的不同应对策略:从统计学推理到贝叶斯主义(Bayesianism)对概率更新的强调。贝叶斯方法如何提供了一种理性的、动态的信念修正框架?我们如何评估先验概率(Prior Probabilities)的选择对最终结论的影响? 推理的另一个重要方面是假说检验。本书区分了确认(Confirmation)、证伪(Falsification)以及更侧重于选择的最佳解释推断(Inference to the Best Explanation, IBE)。IBE如何超越了单纯的预测能力,开始评估理论的深刻性、简约性(Parsimony)和繁殖力(Fruitfulness)? 在方法论层面,我们探讨了科学的简约性原则。为什么科学偏爱更简单的理论?简约性是经验性的优势(更容易检验),还是形而上学的偏好(更接近实在)?本书将分析简约性在不同科学领域(如物理学与生物学)中的适用差异。 --- 第四部分:科学的外部维度:社会、价值与实在 科学活动并非在真空中进行。本部分将科学哲学置于更广阔的社会和伦理背景下进行考察。 科学的社会结构:我们检视了科学知识的社会依赖性。库恩的范式交接、罗伯特·莫顿(Robert Merton)的科学规范(CUDOS)体系,以及后来的社会建构主义(Social Constructivism)如何挑战了科学的客观性光环?我们分析了“实验室研究”(Laboratory Studies)如何通过民族志方法揭示科学事实形成过程中的协商、技术操纵和权力关系。 科学与价值判断:科学是否是价值中立的?本书深入探讨了“价值负载”(Value-Ladenness)问题,特别是在社会科学和应用科学领域。社会和政治价值如何影响研究问题的选择、数据解释的偏好以及应用科学的风险评估?我们探讨了弗里茨·拉厄茨(Herausgeber)提出的,关于科学家在社会责任中的角色。 最后,我们将目光投向科学的领域特定性。物理学、生物学、心理学和经济学等不同学科,它们的方法论、解释模型和本体论承诺有何根本区别?我们讨论了还原论(Reductionism)在这些学科间的争议,特别是“生物学能否被完全还原为化学”的问题,以及复杂性科学(Complexity Science)所带来的新挑战。 --- 总结而言,《科学哲学导论》力求提供一个平衡的视角:既赞赏科学在认识世界上的非凡成就,又对其方法论的局限性和认识论的基础保持审慎的批判。本书邀请读者成为一名有洞察力的科学观察者,理解科学不仅是发现事实的过程,更是一个充满历史偶然性、哲学选择与社会影响的动态人类事业。通过对这些核心问题的探讨,读者将能更深刻地理解我们所声称的“知识”究竟是如何构建起来的。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的章节间的逻辑递进简直像精密的钟表机械,环环相扣,让人读起来有一种强烈的连贯性和满足感。我之前读过几本号称是“入门”的统计学教材,结果往往是前几章讲得天花乱坠,到了关键的假设检验部分就戛然而止或者跳跃得让人摸不着头脑。但《统计学概论》在这方面做得极为出色。它对中心极限定理的阐释,简直可以称得上是教科书级别的典范——它没有止步于给出定理的文字描述,而是通过一系列精妙的图示和对比实验,生动地展示了样本均值分布是如何趋向正态的,这对于理解“为什么我们可以用正态分布去估计总体”至关重要。另外,作者在引入“P值”这个常常被误解的概念时,态度非常审慎和负责任。它不仅明确指出了P值是什么,更花了大量的笔墨去警告读者P值不代表什么,以及常见的“P值滥用”陷阱。这种对知识边界清晰的界定,体现了作者深厚的学术功底和对读者的极大尊重,让我感觉自己获得的知识是扎实而可靠的,而非空中楼阁。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格极其独特,它有一种老派学者的严谨,却又不失现代教育的亲和力,形成了一种非常耐人寻味的阅读体验。你会发现作者在某些关键的定义下,会突然插入一段富有哲理性的评论,这些评论往往能够瞬间拔高整个章节的立意,让学习不再仅仅是技能的获取,而升华为一种理解世界运行规律的思考过程。例如,在讨论贝叶斯统计方法的章节,作者没有一味推崇它,而是非常客观地分析了其主观性带来的潜在风险,这种辩证的视角让我受益匪浅。它没有试图将所有统计流派强行统一,而是尊重了不同学派的合理性及其应用场景,这体现了作者开阔的学术胸襟。读完全书,我收获的不仅仅是应对考试的知识储备,更重要的是,建立起了一种面对不确定性时,如何运用科学方法进行理性判断的底层逻辑框架。这本书,更像是一位睿智的导师,在我思维成长的关键阶段,提供了清晰的指引。

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坦白说,我最初拿起这本厚厚的书是有点抗拒的,毕竟“统计学”这三个字听起来就让人头皮发麻。但是,这本书真正厉害的地方在于它对“应用”的强调,它几乎没有浪费篇幅去讨论那些脱离实际的纯理论推导,而是将重点放在了“如何使用这些工具解决真实世界的问题”上。书里提供了海量的案例分析,从市场调研的数据处理,到医学实验结果的评估,每一个案例都配有详细的步骤拆解。我尤其欣赏它在讲解回归分析时所采用的视角——不是单纯告诉你$R^2$怎么算,而是深入探讨了模型选择的艺术,以及如何识别和处理异常值。作者似乎深知读者最关心的是“我学了这些能干什么”,因此每一个章节的结尾都会有一个“实践挑战”,这些挑战设计得既有难度又不至于让人望而却步,逼着你去动手操作,而不是仅仅停留在阅读层面。我试着跟着书中的指引,用一个公开数据集跑了一遍方差分析,那种亲手得出结论的成就感,远超课堂上听老师讲课的体验。这本书真正做到了“授人以渔”,它教给我的不只是统计方法,更是一种数据驱动的思维方式。

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从装帧和印刷质量上来说,这本书绝对是出版业的良心之作。纸张的厚度拿在手里沉甸甸的,没有那种廉价的单薄感,即便是长时间阅读,眼睛也不会感到明显的疲劳,这对于需要长时间学习的读者来说,是一个巨大的加分项。更细致的地方在于,书中大量的图表和图形,色彩的运用非常克制且有效,它们不是为了美观而存在,而是精准地服务于数据可视化和概念阐释。比如,在展示不同置信区间宽度差异时,所使用的阴影和线条的区分度极高,即便是在打印出来进行笔记批注时,也能清晰地区分。我对那些需要在书上做大量圈点和标注的读者来说,这本书的纸质感简直是完美。相比起许多电子书阅读体验的碎片化,这种实体书的沉浸感,配合它清晰的排版,让人能够更专注地沉浸在复杂的数理逻辑中,而不受外界干扰。

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这本书的封面设计得十分引人注目,那种深沉的蓝色调,配上烫金的字体,一下子就给我一种专业而严谨的感觉。翻开扉页,里面的排版也相当考究,字体大小适中,行间距也处理得恰到好处,读起来一点也不觉得费劲。我特别喜欢它在概念解释上的处理方式,很多复杂的统计学定义,作者都用非常日常的语言来举例说明,仿佛是在和一位经验丰富的老师面对面交流。比如,它在讲解“概率”这个基础概念时,没有直接抛出枯燥的公式,而是从生活中的掷骰子、抽扑克牌这些场景入手,让我很快就抓住了核心思想。更值得称赞的是,书中穿插了大量的历史小故事,讲到这些统计学工具是如何一步步发展起来的,这不仅丰富了我的知识面,也让我对这门学科多了一份敬意。读完前几章,我感觉自己不再是被动地接受知识,而是在参与一场知识的探索之旅,那种发现的乐趣是单纯背诵公式所无法比拟的。这本书的结构安排也非常合理,从最基础的描述性统计,逐步过渡到推断性统计,每一步都衔接得天衣无缝,没有明显的断层感,这对于初学者来说,无疑是一剂强心剂。

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